基于CiteSpace的無人駕駛研究熱點(diǎn)分析

高同 崔鵬

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)，貴陽550000）

主題詞：無人駕駛 CiteSpace 知識(shí)圖譜 人工智能(AI)

1 引言

無人駕駛作為一種全新的駕駛方式，能夠解決許多傳統(tǒng)駕駛方式無法解決的問題。無人駕駛技術(shù)的發(fā)展，不僅在企業(yè)中受到重視，在學(xué)術(shù)界同樣引起極大的關(guān)注[1-3]。我國從上個(gè)世紀(jì)就已經(jīng)開始了無人駕駛技術(shù)的研究，進(jìn)入21世紀(jì)以來，無人駕駛技術(shù)得到了迅速的發(fā)展。2018年10月18日，世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(huì)在北京召開，大會(huì)推動(dòng)智能時(shí)代交通“新治理”、打造智能網(wǎng)聯(lián)汽車“新生態(tài)”、發(fā)布國內(nèi)外領(lǐng)先“新產(chǎn)品”、提出智能網(wǎng)聯(lián)“新標(biāo)準(zhǔn)”、研討支持汽車產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展“新技術(shù)”、探索未來出行“新模式”[4]。在這個(gè)新階段，對我國的無人駕駛研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，探索未來無人駕駛領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)具有重要意義。

2 數(shù)據(jù)來源及研究工具

2.1 數(shù)據(jù)來源

本次研究以中國知網(wǎng)（CNKI）為數(shù)據(jù)源，采用高級(jí)檢索功能，檢索條件：“主題”=“無人駕駛”或含“自動(dòng)駕駛”，時(shí)間從1998年到2018年，來源類別選擇核心期刊，其他默認(rèn)，總共檢索到1 223篇有關(guān)無人駕駛的文獻(xiàn)，檢索時(shí)間是2018年11月29日。剔除征稿啟事等和本次研究無關(guān)的數(shù)據(jù)163條，最終獲得有效數(shù)據(jù)1 060條。

2.2 研究工具

CiteSpace是陳超美教授基于JAVA語言開發(fā)的一款數(shù)據(jù)可視化軟件，利用共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等，通過繪制可視化圖譜對學(xué)科的發(fā)展前沿進(jìn)行探測[5]。本文采用CiteSpace v5.2R2繪制作者合作、機(jī)構(gòu)合作、關(guān)鍵詞共現(xiàn)等知識(shí)圖譜，探尋未來無人駕駛的研究熱點(diǎn)。

3 研究現(xiàn)狀分析

3.1 文獻(xiàn)發(fā)布時(shí)間、數(shù)量及學(xué)科分類統(tǒng)計(jì)

基于檢索到的數(shù)據(jù)，利用知網(wǎng)的文獻(xiàn)計(jì)量可視化分析工具，繪制出無人駕駛研究文獻(xiàn)年代分布圖（圖1）。圖1清晰地反映了年份和發(fā)文量的變化情況：2015年之前，發(fā)文量一直很平緩，1998年發(fā)文22篇，2015年發(fā)文63篇，發(fā)文量年平均增長率在6%左右，可以知道各界對該領(lǐng)域的研究沒有太大的關(guān)注，只有少數(shù)的專家學(xué)者在該領(lǐng)域進(jìn)行研究，到了2016年，發(fā)文量達(dá)到93篇，相比于2015年有了較大幅度的提高，說明該領(lǐng)域已經(jīng)得到了各界的關(guān)注，有成為研究熱點(diǎn)的趨勢，中國知網(wǎng)預(yù)測2018年該領(lǐng)域的發(fā)文量會(huì)達(dá)到150篇，是1980年發(fā)文量的7倍多。以上數(shù)據(jù)表明，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，無人駕駛將會(huì)是一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。

根據(jù)文獻(xiàn)學(xué)家普賴斯（D.J.Price）提出的學(xué)科發(fā)展4個(gè)階段的理論，可以看出無人駕駛研究領(lǐng)域正處于學(xué)科大發(fā)展期。

圖1 無人駕駛研究文獻(xiàn)年代分布圖

3.2 論文主題分布分析

根據(jù)中國知網(wǎng)的文獻(xiàn)計(jì)量可視化分析工具，我們可以得知1998～2018年間的無人駕駛領(lǐng)域的相關(guān)研究涉及40多個(gè)主題，選取其中占比最高的10個(gè)繪制文獻(xiàn)主題分布圖，如圖2所示。從圖2可以看到自動(dòng)駕駛儀占19.16%，自動(dòng)領(lǐng)航儀占18.71%，無人飛行器占13.6%，無人駕駛飛行器占13.14%，這四個(gè)主題占餅形圖的一半多，由此可知無人駕駛領(lǐng)域的相關(guān)研究主要集中在四個(gè)主題，也對這四個(gè)主題所在的學(xué)科發(fā)展起了很大的推動(dòng)作用。除了圖中列舉的10種主題，無人駕駛領(lǐng)域的研究還交叉涉及到了人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等主題，這表明了無人駕駛的研究范圍比較廣泛，許多學(xué)科正把無人駕駛作為一種新的研究方向。

圖2 文獻(xiàn)主題分布圖

3.3 文獻(xiàn)作者分布

設(shè)置參數(shù)：“Time Slicing”=“From 1998 to 2018”，“#Years PerSlic”=“1”，“Node Types”=“Author”，其他選項(xiàng)默認(rèn)，運(yùn)行CiteSpace，通過調(diào)節(jié)閾值，可以得到作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜（圖3）。作者姓名所在的圓代表該作者的發(fā)表文章的數(shù)量，圓的直徑越大說明該作者發(fā)表的文章數(shù)量越多，圓與圓之間的連線代表作者之間的合作，連線越粗表明合作的越頻繁[6]。本次分析的1 060篇文獻(xiàn)中作者有181位，作者之間的合作連線有164條，從作者姓名之間的連線可以看到，研究無人駕駛領(lǐng)域的學(xué)者專家都是小規(guī)模的合作群體，發(fā)文量在5篇以上的作者中，只有劉莉和于劍橋有過合作，其他幾位作者都是自己的小團(tuán)隊(duì)，各個(gè)團(tuán)體之間缺乏大規(guī)模的合作，而且和國外專家合作的更少。通過知識(shí)圖譜我們可以看到祁載康、楊軍、周軍、雷軍虎、劉莉、李友年、于劍橋等幾位作者姓名節(jié)點(diǎn)較大，說明這幾位作者發(fā)文較多，發(fā)文量的多少在一定程度上代表著一個(gè)作者的學(xué)術(shù)成就和科研能力的大小，以上幾位作者在該領(lǐng)域具有較強(qiáng)的學(xué)術(shù)成就[7]。

根據(jù)邱均平教授提出的“領(lǐng)域年齡”（領(lǐng)域年齡等于當(dāng)下年份與作者在該領(lǐng)域發(fā)表第一篇論文的年份的差）的定義，可以判斷該作者是否為該領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。通過計(jì)算可知：祁載康、楊軍、周軍、劉莉、于劍橋和丁明躍等作者的領(lǐng)域年齡都在10年以上，他們是無人駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，對該領(lǐng)域的研究起了很大的推動(dòng)作用。

圖3 作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜

3.4 文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)分布

將“Node types”選擇“Institution”，點(diǎn)擊GO，通過閾值調(diào)節(jié)得到無人駕駛研究機(jī)構(gòu)合作的網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖4所示。利用研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜和CiteSpace的統(tǒng)計(jì)表，可見，發(fā)文量超過2篇的機(jī)構(gòu)共有100個(gè)，但是機(jī)構(gòu)間合作連線卻只有27條，說明該領(lǐng)域已經(jīng)得到了各個(gè)研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注，但是各機(jī)構(gòu)之間缺乏密切合作；網(wǎng)絡(luò)密度為0.0055，說明研究無人駕駛的機(jī)構(gòu)比較分散。同時(shí)，我們可以看到中國空空導(dǎo)彈研究院、西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院、空軍工程大學(xué)導(dǎo)彈學(xué)院、西北工業(yè)大學(xué)幾個(gè)機(jī)構(gòu)節(jié)點(diǎn)圓較大，說明上述機(jī)構(gòu)的發(fā)文量較大，我們還可以看到上述機(jī)構(gòu)主要是各個(gè)航空航天研究所和高校機(jī)械學(xué)院，由此可知，無人駕駛領(lǐng)域的研究主要集中在各個(gè)航空航天研究所，而且這些研究所和高校主要研究導(dǎo)彈和無人偵察機(jī)等軍工領(lǐng)域，很少有民間機(jī)構(gòu)涉及無人駕駛領(lǐng)域。本次獲得的數(shù)據(jù)中只有山東五征集團(tuán)在2018年發(fā)布過2篇該領(lǐng)域的文章，說明已經(jīng)有企業(yè)注意到該領(lǐng)域的美好的發(fā)展前景，開始注重?zé)o人駕駛技術(shù)的研究。

圖4 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜

3.5 文獻(xiàn)關(guān)鍵詞分析

3.5.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞代表了一篇文章的研究重點(diǎn)與核心，能夠反映文章的主題，出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞往往代表本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[8]。通過CiteSpace生成無人駕駛關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜（圖5），圖譜中的每個(gè)十字架代表一個(gè)關(guān)鍵詞，十字架之間的連線代表了關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率系數(shù)。在圖譜中我們可以發(fā)現(xiàn)，188個(gè)十字架，327條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0186。結(jié)合十字架大小、連線數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)密度這三個(gè)因素我們可以知道無人駕駛領(lǐng)域的研究集中度較高，已經(jīng)形成了一個(gè)初具規(guī)模的研究網(wǎng)絡(luò)。

圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞能夠反映該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，關(guān)鍵詞的中介中心性能夠表示它控制的關(guān)鍵詞之間信息流的數(shù)量以及對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源的控制程度[9]。對知識(shí)圖譜中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次、年代及中介中心度進(jìn)行分別統(tǒng)計(jì)排名，選取其中的前10位，我們可以得到表1和表2。

表1 頻次排名前10的關(guān)鍵詞

表2 中介中心度排名前10的關(guān)鍵詞

通過對比表1和表2，我們可以發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)表格出現(xiàn)的關(guān)鍵詞具有較高的相似性，自動(dòng)駕駛儀、無人飛行器、自動(dòng)駕駛、無人駕駛4個(gè)關(guān)鍵詞在兩個(gè)表中都有出現(xiàn)，且頻次和中心中介度都較高，由此可知這些關(guān)鍵詞就是無人駕駛領(lǐng)域的重要節(jié)點(diǎn)，該領(lǐng)域的研究可以以這些關(guān)鍵詞為中心展開。

3.5.2 關(guān)鍵詞聚類分析

以關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)，利用LLR算法進(jìn)行聚類，通過閾值調(diào)節(jié)，我們得到無人駕駛領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類知識(shí)圖譜，如圖6所示。自動(dòng)駕駛儀、無人飛行器、無人駕駛技術(shù)、路徑追蹤、專家系統(tǒng)、汽車工程等聚類標(biāo)簽代表了與無人駕駛領(lǐng)域相關(guān)的硬件、技術(shù)、軟件、終端等，這些都是無人駕駛領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)詞匯。所以可以把無人駕駛領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)大致分成三類：

（1）軟件層面。通過對路徑追蹤、專家系統(tǒng)等軟件進(jìn)行深入研究，對軟件算法進(jìn)行優(yōu)化，利用計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，在軟件層面實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

（2）硬件層面。通過對自動(dòng)駕駛儀進(jìn)行設(shè)計(jì)研究，配合研發(fā)出來的軟件系統(tǒng)，在硬件層面逐步實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

（3）應(yīng)用層面。研究熱點(diǎn)在于把軟、硬件技術(shù)結(jié)合起來，真正的把無人駕駛技術(shù)應(yīng)用到當(dāng)前傳統(tǒng)的車輛中。

圖6 關(guān)鍵詞聚類知識(shí)圖譜

4 無人駕駛熱點(diǎn)分析

利用CiteSpace繪制無人駕駛領(lǐng)域研究前沿知識(shí)圖譜（圖7），該圖譜可以顯示無人駕駛領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的變化情況，有助于分析未來的研究熱點(diǎn)[7]。通過圖7可以看到：在起步階段主要的研究熱點(diǎn)在無人機(jī)、自動(dòng)駕駛儀、無人飛行器等軍事方面；發(fā)展階段主要研究航跡追蹤、城市軌道交通、無人駕駛車等方面；現(xiàn)階段主要研究人工智能在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

圖7 研究前沿時(shí)區(qū)圖

運(yùn)行CiteSpace進(jìn)行突變詞檢測，我們可以得到無人駕駛研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞突變率知識(shí)圖譜（圖8）。利用突變詞可以預(yù)測無人駕駛領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和前沿，通過圖8我們可以得知突變強(qiáng)度前12的關(guān)鍵詞，這些突變詞大都出現(xiàn)在2005年之后。其中“自動(dòng)駕駛儀”首次出現(xiàn)在2009年，2010年結(jié)束，突變強(qiáng)度8.9902，為本次突變強(qiáng)度最大的突變詞；2010年之后“航跡規(guī)劃”、“無人飛行器”、“遺傳算法”和“城市軌道交通”等成為新的研究熱點(diǎn)，這也將會(huì)是未來的無人駕駛領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究方向。

總體來看，自1998年以來，我國在無人駕駛領(lǐng)域的研究穩(wěn)步發(fā)展，逐漸呈現(xiàn)多元化的發(fā)展趨勢，并由完全軍事化應(yīng)用向軍用、民用兩個(gè)方向過度。

圖8 關(guān)鍵詞突變率

5 研究趨勢展望

基于上述知識(shí)圖譜分析和實(shí)際情況，筆者認(rèn)為未來無人駕駛研究的熱點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面：

（1）擴(kuò)大對無人駕駛應(yīng)用領(lǐng)域的研究?，F(xiàn)階段我國的無人駕駛技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域更多的是軍事方面，民用方面具有很少的應(yīng)用，在應(yīng)用的領(lǐng)域局限性較大。因此，在未來的研究中，不僅要加深對現(xiàn)階段應(yīng)用的研究，更應(yīng)結(jié)合現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平，努力探索無人駕駛在其他方面的創(chuàng)新。

（2）擴(kuò)大在無人駕駛領(lǐng)域的軟件系統(tǒng)研發(fā)。在人工智能的環(huán)境下，重視大數(shù)據(jù)技術(shù)在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，車載視覺系統(tǒng)、車載通訊系統(tǒng)、算法決策系統(tǒng)等軟件系統(tǒng)的開發(fā)利用都需要大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持。高精度地圖在無人駕駛領(lǐng)域扮演著重要的角色，只有高精度地圖才能讓汽車感受復(fù)雜的路面情況，做出正確的決策。

（3）擴(kuò)大在無人駕駛領(lǐng)域的硬件研究。無人駕駛技術(shù)的發(fā)展將會(huì)需要大量的傳感器，法國市場調(diào)研公司Yole Développement發(fā)布統(tǒng)計(jì)稱，當(dāng)前最先進(jìn)的無人駕駛車使用了17個(gè)傳感器實(shí)現(xiàn)無人駕駛功能，2030年將會(huì)達(dá)到29個(gè)[10]。相關(guān)技術(shù)的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致各類傳感器的成本不斷下降，加速無人駕駛技術(shù)的普及。

（4）注重完善相關(guān)的法律法規(guī)。無人駕駛是一個(gè)新的駕駛方式，一旦各種技術(shù)達(dá)到消費(fèi)級(jí)水平，會(huì)迅速取代現(xiàn)有的駕駛方式，現(xiàn)有的法律法規(guī)已經(jīng)不適合無人駕駛的汽車，需要重新制定符合無人駕駛的法律法規(guī)。

6 結(jié)語

隨著百度、谷歌等大型科技公司及各大高校對無人駕駛技術(shù)的深入研究，無人駕駛技術(shù)已經(jīng)得到了飛速的發(fā)展，雖然仍面臨許多技術(shù)性和非技術(shù)性的挑戰(zhàn)，需要專家學(xué)者完善相關(guān)的法律法規(guī)，但是無人駕駛已經(jīng)成了社會(huì)發(fā)展的趨勢，在未來必定會(huì)成為我們生活的一部分，我相信無人駕駛技術(shù)的普及將會(huì)越來越近。